Живе з неживого

Він погано спав уночі, хоча дотримався всього ритуалу перед сном: за дві години - жодних гаджетів і новин, лише легкий перекус і горнятко теплого трав’яного чаю на терасі. Але думки крутилися з такою швидкістю, що він відчував, як вони пришвидшують серцебиття. На околиці міста, де він жив, міське освітлення було не таким яскравим, тож зоряне небо було чудово видно. Та цього разу навіть зорі й думки про космос не допомагали йому заспокоїтися. Ще кілька глибоких вдихів, останній ковток досі теплого чаю - і час спати: сьогодні він зробив усе, що було в його силах

Відчуття великих змін витало в повітрі, а тут воно відчувалося ще сильніше, бо саме тут ці зміни зароджувалися просто зараз. Щось подібне це місто вже переживало, коли мобільні технології лише набирали обертів - Убер, Твіттер, Інстаграм і Фейсбук стрімко вривалися в повсякденне життя, і здавалося, ніби все місто злітає. Тоді здавалося, що кожна друга компанія виходила на біржу або продавалася за мільярд, багато людей ставали мільйонерами, місто оживало й наповнювалося новою енергією. І ось зараз це теж відчувалося, тільки в десятки разів сильніше, ніж будь-коли

Майлзові - чоловікові, який їхав в електромобілі з автопілотом до дослідницького кампусу, - не терпілося якнайшвидше дістатися до офісу й узятися до роботи. Він знав, що вони на порозі неймовірно великого відкриття, можливо, найбільшого за всю історію людства. Можна було вимкнути автопілот і їхати значно швидше, але він із власного досвіду знав, до чого призводять усі ці швидкісні покатеньки. Та й думки його зараз були не про дорогу, а про проєкт, який сьогодні, можливо, вдасться довести до логічного завершення

Скільки ж часу він витратив разом із командою, щоб усе розробити й налагодити. Скільки сил витратив на перемовини з інвесторами, держслужбовцями, будівельниками та іншими людьми й організаціями. І все це було потрібно, щоб дійти саме до цієї миті

Під’їжджаючи до офісу, він махнув рукою охоронцеві. Охоронець радісно привітав його у відповідь. Цікаво, подумав він, а чи знає охоронець, наскільки важливий сьогодні день? І вирішив, що ні, бо такий безтурботний і радісний вираз обличчя може бути лише в людини, яка не планує сьогодні змінити весь світ

Дорогою з парковки до офісу він і далі рухався на автопілоті, машинально вітаючись із людьми. Та якби його хтось про щось запитав, йому довелося б виринати з глибин свідомості, у яких він зараз перебував. І найпевніше, він почав би прощатися, а не вітатися, бо відчуття, що світ докорінно зміниться після сьогоднішнього запуску, не відпускало його, і він уже був готовий попрощатися з цією реальністю, наче цей день міг стати останнім. І ні, не тому, що вони приготували щось страшне й зловісне, а тому, що абсолютно все, до чого звикли люди, мало змінитися. Абсолютно для всіх. Йому лишалося тільки сподіватися, що ці зміни будуть на краще. Принаймні він доклав усіх зусиль, щоб так і було

Зайшовши в офіс, він почув розмови на кухні й гудіння кавоварки. Вочевидь, не лише йому кортіло взятися за запуск найновішої моделі штучного інтелекту, яка, на їхню думку, могла стати першим у світі загальним штучним інтелектом. З цими колегами він уже запускав сотні моделей, але такого хвилювання не було жодного разу. Фахівці в цій галузі по всьому світу вже погодилися, що поява загального ШІ - це питання часу, а після запуску їхньої останньої, досі прихованої від публіки моделі - Пегаса, команда зрозуміла, що наступна модель буде революційною. До речі, саме завдяки участі Пегаса в аналізі результатів експериментів і його пропозиціям щодо змін в архітектурі та параметрах навчання команда змогла знайти вузькі місця в обчисленнях і оптимізувати навантаження на GPU-кластер

Спілкуючись із колегами, він помітив, що вперше напередодні запуску моделі в команді панувала цілковита одностайність. Зазвичай у цей період точилися численні суперечки щодо тих чи інших налаштувань, і хтось неодмінно вважав, що якусь частину системи можна було б налаштувати інакше. Цього ж разу команда виглядала згуртованою як ніколи. Один зі співробітників навіть пожартував, що раніше вони збирали всі компоненти цієї гігантської системи так, ніби розв’язували судоку, розставляючи цифри навмання. А цього разу Пегас допоміг їм поміняти деякі цифри місцями - і все поле судоку зійшлося

В операторській, звідки вони мали стежити за показниками моделі, мало бути шестеро людей, включно з Майлзом. Як же довго він збирав цю команду. Не те щоб у світі бракувало талановитих фахівців, але йому потрібні були певні люди: він добирав кожного, як футбольний тренер, якому поставили завдання виграти чемпіонат світу. Він переглядав усі публікації людей, які його цікавили, стежив за ними в соцмережах, літав до інших міст і країн на конференції та лекції, де вони виступали

Про кожного зі своєї команди він міг говорити годинами. Особливо любив розповідати, як заохочував кожного приєднатися до команди. А зацікавити цих людей самими лише грошима було неможливо. Згодом він часто називав кожного з них то фахівцем, то науковцем, і щодо кожного це було абсолютно справедливо: адже вони не лише застосовували наявні знання для розв’язання неймовірно складних інтелектуальних задач, а й створювали нові знання, яких досі не було у світі. Щодня вони стикалися з проблемами, яких ніхто до них не розв’язував

З кожним із них він міг годинами міркувати про все на світі: від квантової фізики до космічних об’єктів, обговорювати політику, прогнозувати зміни на біржі, розбирати шахові партії чи нові технології у Формулі-1. До речі, одного з них - Жюля - він саме так і переманив у свій проєкт. Йому довелося летіти на конференцію до Європи, щоб потім у присутності Жюля ніби випадково обмовитися, що одна з команд могла б набрати більше очок на минулому Гран-прі, якби провела більше часу в аеродинамічній трубі та змінила кут атаки переднього антикрила. Бачив би хтось обличчя Жюля, коли хтось заговорив «його» мовою

Бувало, у колі родини він обговорював своїх колег, називаючи їх найрозумнішими людьми на планеті й мало не геніями. Коли його питали, у чому ж їхня геніальність, він казав, що його власна голова працює, як голови сотні звичайних людей, якщо їх зібрати разом, але іноді він не розумів, як колеги знаходять відповіді на наукові питання, які вони обговорювали. Себе, однак, до геніїв він не зараховував, але любив розбиратися в речах, розуміти їхню суть, у нього завжди була купа ідей, купа пояснень, він умів пояснити просте складно, а складне - просто. Його самого могли назвати дивакуватим, але рівно настільки, наскільки науковці бувають не від світу цього. Він міг напередодні важливого релізу нової моделі зібрати всю команду в гольф-клубі, хоча ніхто з його команди не тримав у руках навіть більярдного кия, не кажучи вже про ключку для гольфу. І саме тоді, коли його команда роз’їжджала на гольф-карах, а дехто мазав повз лунку з двадцяти сантиметрів, у них з’являлися геніальні ідеї, які згодом змінювали індустрію

Запуску нової моделі Фенікс передував колосальний обсяг роботи. Команда повністю зосередилася на ній, залишивши доналаштування Пегаса іншим фахівцям. Вони спроєктували архітектуру Фенікса: визначили кількість шарів і параметрів, розмір контексту й архітектуру механізму уваги, обрали алгоритми навчання, функцію втрат і параметри оптимізації. Потім модель тижнями навчали на величезних масивах даних на обчислювальному кластері, поступово коригуючи мільярди ваг. Інженери зберігали проміжні стани, відбирали найкращі версії, проганяючи їх через автоматичні діагностичні тести. Нарешті суперкомп’ютер видав фінальний чекпоінт - той самий еталонний набір ваг базової моделі. Тепер його належало вперше розгорнути на тестовому сервері, запустити в режимі діалогу й перевірити, на що Фенікс здатен наживо

Майлз жартував із Жюлем, що навчання моделі - це як збирання боліда Формули-1. Кожен проміжний чекпоінт відповідав окремій частині машини, яку їм треба було зібрати докупи: силовій установці, підвісці, паливному баку, аеродинамічним елементам тощо. А тепер перед ними стояв повністю готовий, зібраний болід - лишалося тільки запустити двигун і відправити його на перші справжні випробування

І ось в операторській, перед першим запуском Фенікса, коли система завершила всі попередні перевірки й індикатори готовності один за одним засвітилися зеленим, пальці Майлза зависли над клавішею введення. Він завмер і звів погляд на команду. В операторській було шестеро людей. Він сам - архітектор моделі, який нерухомо застиг біля центрального дашборду. Праворуч від нього, відкинувшись на спинку крісла з вистиглою кавою в руці, сидів провідний інженер з машинного навчання Білл; у його окулярах відбивалися нескінченні рядки логів, що бігли на трьох вертикальних моніторах. Поруч за показниками стежив інженер з машинного навчання Лей, переглядаючи на своїх моніторах графіки майбутніх контрольних тестів. Біля консолі інфраструктури сидів Жюль, підперши голову долонею, і стежив за обчислювальним кластером: завантаженням відеокарт, пам’яттю та мережевим обміном між вузлами. Поруч Кетрін, інженерка з надійності систем, стежила за логами й загальним станом усієї розподіленої мережі, готова будь-якої миті відреагувати на технічний збій. У кутку кімнати за своїм терміналом сидів фахівець з кібербезпеки Гарольд. Він не зводив очей з моніторів, на яких у реальному часі відображався замкнений мережевий периметр - ізольована «пісочниця», за межі якої Фенікс не мав вийти. Уся команда завмерла, мов фігури на шаховій дошці, затамувавши подих в очікуванні, як найскладніша нейромережа в історії подасть перший сигнал

І ось, без релігійних і забобонних ритуалів, Майлз натиснув клавішу Enter, запустивши тестовий пайплайн. На центральному екрані один за одним почали заповнюватися індикатори виконання й засвічуватися зеленим:

ТЕСТ 01   просте генерування         ПРОЙДЕНО
ТЕСТ 02   довгий контекст            ПРОЙДЕНО
ТЕСТ 03   виклик інструментів        ПРОЙДЕНО
ТЕСТ 04   паралельні сесії           ПРОЙДЕНО
ТЕСТ 05   фільтри безпеки            ПРОЙДЕНО
ТЕСТ 06   1 000 одночасних запитів   ПРОЙДЕНО

Насамперед Фенікса прогнали через набір автоматичних первинних перевірок працездатності: чи генерує він текст, чи розуміє інструкції, чи не видає критичної помилки, чи утримує контекст і чи відповідає в очікуваному форматі. Нічого незвичного - Фенікс миттєво видавав відповіді на запити, як і всі попередні моделі

Далі починалося оцінювання моделі на заздалегідь підготовленому наборі тестів. Система надсилала Феніксові десятки тисяч завдань, отримувала відповіді, порівнювала їх з еталонними й автоматично обчислювала підсумкові показники

НАБІР БЕНЧМАРКІВ: PHOENIX-EVAL v1.0
ЗАДАЧ: 184 320 ЗАПУСК...

Першим ішов тест із математики, де кінцева числова відповідь порівнювалася з єдино правильною

[МАТЕМАТИКА]   24 000 / 24 000   ТОЧНІСТЬ 100%

Нікого в команді такий результат не здивував. Пегас також набрав 100% у тесті з математики. У компанії знали, що деякі з їхніх тестів уже сягнули точки насичення, тобто фактично втратили сенс для порівняння найпотужніших моделей. Раніше бенчмарки встигали оновлювати відповідно до появи нових архітектур - це звичний цикл для індустрії ШІ. Щойно нова модель наближається до результату в 90-95% у певному тесті, розробники визнають його застарілим і створюють складнішого наступника. Але тепер моделі виходили так швидко, що автори тестів просто не встигали готувати складніші версії

Далі перевіряли логічне мислення. Щоб перевірити логіку сучасної моделі, звичайні текстові загадки вже не годилися - нові моделі легко їх розв’язували. Для цього використовували візуально-абстрактні та строгі алгоритмічні тести. Вони перевіряли здатність моделі не пригадувати інформацію, а знаходити нові правила на ходу, оцінюючи її вміння думати й адаптуватися

[ЛОГІКА]   18 400 / 18 400   ТОЧНІСТЬ 100%

Щойно на екрані з’явився цей рядок, Білл вражено покивав головою

Слідом ішли тести знань. Вони перевіряють, наскільки добре модель запам’ятала факти, дані, наукові концепції та академічні дисципліни під час навчання. Тести на знання оцінюють ерудицію моделі, її вбудовану базу даних

[ЗНАННЯ]   32 000 / 32 000   ТОЧНІСТЬ 100%

Навіть краєм ока можна було помітити, як у Лея піднялися брови. Ці тести точно були оновлені, і результат у 100% був, м’яко кажучи, вражаючим

У програмуванні модель отримує задачу й пише код, а система автоматично компілює його та запускає на прихованих юніт-тестах

[ПРОГРАМУВАННЯ]   21 598 / 21 600   PASS@1 99,99%

Екран на мить блимнув. Майлз прикипів поглядом до екрана й підсунув крісло ближче

Рядок логів, що біг екраном, завмер, порушивши звичний хід автоматичної перевірки. Замість стандартного переходу до наступного блоку консоль видала незвичний лог, згенерований самою моделлю у внутрішньому потоці виведення:

[СИСТЕМНЕ_ПОВІДОМЛЕННЯ] Фенікс, перевизначення потоку stderr:
Увага: задачі №4102 і №18921 містять логічні помилки в написаних людьми юніт-тестах
> Задача №4102: очікувані обмеження виведення суперечать початковому опису задачі (можливість ділення на нуль не врахована в тестовому наборі)
> Задача №18921: еталонний розв’язок спирається на баг застарілої бібліотеки 2026 року

А слідом на екрані, посеред системних шрифтів, з’явився рядок:

«Я виправив умови тестів за вас. Фактичний прогрес: 100%. Бажаєте, щоб я продовжив виправляти решту тестів, Майлзе?»

Знадобилося кілька секунд, щоб команда усвідомила, що сталося, і всі погляди спрямувалися на Майлза. Майлз дивився на команду. Усі все зрозуміли - їхня нова модель Фенікс не просто пройшла тест. Вона зрозуміла, що в ньому не так, отримала доступ до системи, де зберігалися й запускалися тести, переписала їх і через цю систему вивела повідомлення команді в головну консоль, де на цьому етапі тестування жодного зворотного зв’язку від системи не передбачалося і теоретично бути не могло. Це було так, ніби тестовий болід замість того, щоб поїхати трасою, відірвався від землі й полетів

Майлз машинально глянув у куток, на Гарольда. Той не відривався від моніторів і повільно похитав головою: периметр «пісочниці» досі світився рівним зеленим - жодного пакета назовні

Ви можете роками готуватися до землетрусу чи торнадо, але коли це стається, воно все одно застає вас зненацька. І поки команда Майлза стояла в заціпенінні, консоль продовжувала виводити результати наступних тестів

[МІРКУВАННЯ]   28 319 / 28 320   ТОЧНІСТЬ 99,99%
> Примітка Фенікса: задача №11054 містить нерозв’язний логічний парадокс. Результат 100% математично неможливий через некоректне формулювання задачі людиною. Я зберіг оптимальний шлях розв’язання

[ДОВГИЙ_КОНТЕКСТ]   16 000 / 16 000   ТОЧНІСТЬ 100%
> Примітка Фенікса: виявлено 12 дублікатів смислових токенів у прихованому наборі тестових даних. Усунув шум. Час прогону скоротився на 4,2%

[ВИКОНАННЯ_ІНСТРУКЦІЙ]   44 000 / 44 000   ТОЧНІСТЬ 100%

ПІДСУМКОВИЙ БАЛ: 99,99%

ТЕСТУВАННЯ ЗАВЕРШЕНО

Логи на екранах зупинилися. В операторській запала мертва тиша. Схожа тиша буває на підводному човні в перші секунди після того, як екіпаж розуміє, що по ньому випустили торпеду

У консолі досі блимав самотній білий індикатор, що чекав, коли команда введе текст